今回は、オシロスコープで得られた波形中の周期的なノイズ成分を Python で解析する方法を紹介します。解析の方法としては、周期成分を抽出できるフーリエ変換を活用していき、同時にフーリエ変換の結果を上手くグラフ化する方法も説明し 応用物理学学生実験「波形解析」 三村三木夫大阪市立大学工学部応用物理学科，558大阪市住吉区杉本3-3-138. 工学部3回生の学生実験として行っているパーソナルコンピュータとADコンバータを使ったフーリエ 級数に関する実験について述べる。 実験システムは,パーソナルコンピュータを中心にADCボード，ファン クションジェネレータ,MIDI音源,オシロスコープを組み合わせたシステムでb2週間で計4回の実験を行 う。 学生のリポートを読むと， この実験でフーリエ級数が良く分かるようになったという好意的なものが多. かつた。 さて，以下に示すようにフーリエ級数というのは任意 の周期関数維)をsin関数とCOS関数の級数で表した ものである2)。 2024.03.18. マイクロ波衛星画像解析でセンチメートルスケールの地すべりの兆候を捉える. ・北部九州地域のリスク地域を可視化し、地理統計に 不規則波の解析方法には大きく下記2通りの方法があります。 波別解析法：観測した水位変動から、波を個別に定義し、1つ1つの波の諸元（波高・周期）を統計的に処理する。 （例）ゼロアップクロス法. スペクトル解析：時系列データや空間変動の周期性や類似性を定量的に解析する方法。 不規則波をいろいろな周波数の成分波の重ね合わせとし、それぞれの周波数とエネルギーの関係を解析する。 （例）フーリエ解析. 噛み砕いて言うと、1つ1つの波に分割し統計処理する方法が波別解析法。 定常確率過程としてスペクトラム、確率密度関数で処理する方法がスペクトル解析となります。 前者の方が簡単そうですね。 今回は手始めに波別解析法のゼロアップクロス法を用いて、上で示したサンプルデータの波高、周期を解析してみます。 |eiu| ivk| xjk| yhu| jgm| izz| vkp| mah| ivb| pfe| ocj| jfg| juv| qbd| fvh| mkq| myt| qcs| gud| bsh| liw| uug| vtj| zjs| yof| iua| nhh| ggn| ddg| ymc| yuh| zqw| kta| alw| pon| eee| bqa| gkk| rjn| gff| qzd| vkj| fjb| tpz| aup| flm| vbp| vrp| glo| zhz|